運営者について — Rehab AI Tech

// 01 · MISSIONRehab AI Tech について

Rehab AI Tech は、リハビリテーション医学、医療AI、機械学習、医療データサイエンスを、医療者・研究者に向けてわかりやすく解説するためのメディアです。

AIや機械学習は、医療分野でも急速に活用が進んでいます。一方で、実際に臨床研究や医療データ解析に応用しようとすると、統計学、機械学習、プログラミング、論文の読み方、研究デザインなど、幅広い知識が必要になります。

このサイトでは、単なるAI技術の紹介ではなく、リハビリテーション医療の現場でどのように使えるのか、どのような点に注意すべきかを重視して解説しています。特に、脳卒中の予後予測、ADL評価、FIM、説明可能AI、医療データ解析など、リハビリ領域の臨床研究に役立つ内容を扱います。

// 02 · EDITOR運営者について

運営者は、リハビリテーション科専門医・指導医、日本認知症学会専門医・指導医、日本臨床神経生理学会専門医であり、医学博士および工学修士の学位を有しています。

もともとは理工学部および大学院で、脳波などの生体信号解析に関する研究に取り組んでいました。その後、医学部に学士編入し、医師としてリハビリテーション医学、神経疾患、認知症、臨床神経生理学の診療・研究に携わってきました。

現在は、臨床医学と工学の両方の視点を活かしながら、医療データを用いた機械学習・深層学習、説明可能AI、リハビリテーション領域における予後予測モデルの研究に取り組んでいます。これまでに、機械学習を用いた脳卒中患者の予後予測に関する論文も発表しています。

運営者の強みは、医学と工学を別々の専門領域として扱うのではなく、リハビリテーション医療の課題を理解したうえで、データ解析やAI技術の設計まで一貫して考えられることです。いわば、医工連携を外部との共同研究として行うだけでなく、自分自身の中で臨床と工学をつなぎ、研究や情報発信に活かせる点に特徴があります。

// CREDENTIALS

リハビリテーション科専門医・指導医
日本認知症学会専門医・指導医
日本臨床神経生理学会専門医
医学博士
工学修士

// SPECIALTIES

リハビリテーション医学、機械学習・深層学習、説明可能AI、医療データサイエンス、動作解析など

// 03 · PRINCIPLESRehab AI Techで大切にしていること

Rehab AI Techでは、AIや機械学習を「難しい技術」としてではなく、臨床の疑問を整理し、研究に活用するための道具として捉えています。特に大切にしているのは、次の3つです。

1. 医療者にも理解しやすい説明

数式や専門用語だけで説明するのではなく、実際の臨床場面をイメージしながら理解できるように心がけています。たとえば、予測モデル、交差検証、AUC、過学習、説明可能AIといった概念も、単なる機械学習用語としてではなく、リハビリテーション医療や臨床研究の文脈で説明します。

2. 研究で実際に使える知識

予測モデルの作り方だけでなく、データの分け方、評価指標、過学習、データリーケージ、外部検証、説明可能性など、論文作成や研究計画で重要になる点も扱います。医療AI研究では、モデルの精度だけでなく、どの時点のデータを使うのか、どのように検証するのか、臨床的に解釈できるのかが重要です。このサイトでは、実際の研究でつまずきやすい点も含めて解説していきます。

3. AIの限界も含めて伝えること

AIは強力な道具ですが、臨床判断をそのまま置き換えるものではありません。医療データには、施設差、患者背景の偏り、欠測、測定方法の違いなど、さまざまな難しさがあります。また、予測精度が高いモデルであっても、その判断根拠が不明確であれば、臨床で使いにくい場合があります。そのため、Rehab AI Techでは、AIの可能性だけでなく、限界、注意点、倫理的配慮、説明可能性についても重視します。

// 04 · TOPICSこのサイトで扱う主なテーマ

リハビリ × 医療AI に必要な知識を、以下の10テーマを中心に体系化しています。

医療AIの全体像 — 統計・機械学習・生成AIの違い、医療AI研究の進め方
機械学習の基礎アルゴリズム — 線形回帰・ロジスティック回帰・決定木・SVM など
深層学習 — CNN・Transformer・Diffusion・医用 Foundation Model
多モーダル融合 — 画像・表データ・テキストを統合する手法
医用画像AI — DICOM・MONAI・頭部CT/MRI 前処理
説明可能AI — SHAP・LIME・Grad-CAM の臨床応用
モデル評価と外部検証 — AUC・Calibration・DCA・TRIPOD+AI
歩行・動作解析 — MediaPipe・RTMW・MotionBERT・3D姿勢推定
論文・研究デザイン — PICO・統計設計・査読対応・英語論文の書き方
生成AIの活用 — 研究・臨床・教育における ChatGPT / Claude の使い方と限界

// 05 · AUDIENCE対象読者

本サイトは、以下のような方を主な対象としています。

リハビリテーション科医・神経内科医・整形外科医など、リハビリ医療に携わる医師
理学療法士・作業療法士・言語聴覚士など、リハビリ専門職
医療AI・データサイエンスに興味のある臨床医・研究者
大学院生・若手研究者で、医療AI研究を始めたい方
医療データ解析・機械学習の実装を学びたい方
英語論文を AI で効率よく読み解きたい方
生成AIを研究・臨床・教育に取り入れたい方

専門家にも信頼されるレベルの正確さを保ちつつ、初学者にも読める丁寧さを両立することを心がけています。

// 06 · GOALこのサイトの目標

リハビリテーション医療では、患者さんの機能予後、ADL、歩行能力、退院後の生活を見据えた判断が求められます。こうした判断には、臨床経験だけでなく、データに基づく予測や客観的な評価も重要です。

AIや機械学習は、そのための有力な道具になり得ます。ただし、医療の現場で本当に役立てるためには、単にモデルを作るだけでは不十分です。臨床的に意味のある問いを立て、適切にデータを扱い、結果を正しく解釈し、患者さんや医療者にとって納得できる形で活用する必要があります。

Rehab AI Techでは、リハビリテーション医学とAI・機械学習のあいだにある距離を少しでも縮め、医療者が自分の臨床疑問を研究やデータ解析につなげられるような情報発信を目指しています。

// 07 · POLICY利用上の注意

本サイトは、医療AI・機械学習・リハビリテーション医学に関する教育・研究支援を目的とした情報サイトです。個別の診断、治療方針、医療判断を示すものではありません。

詳しい利用上の注意、医療上の判断に関する考え方、研究・実装時の扱いについては、免責事項をご確認ください。個人情報の取り扱いについては、プライバシーポリシーにまとめています。

// 08 · CONTACTお問い合わせ

本サイトに関するご意見・ご指摘・引用許諾のご相談などは、お問い合わせフォーム よりお寄せください。誤りの指摘・リンク掲載・寄稿の相談なども歓迎します。

なお、個別の医療相談・診療相談には対応していません。医療上の問題は必ず医療機関にご相談ください。